手部多模态生物特征图像数据集

本数据集针对多模态生物特征识别需求，采集了手指静脉、指关节纹、手背静脉、掌纹和指纹五种模态的数据，包含6.39GB的PNG和JPG图像。数据采集于2023-2024年，采集地点为中国矿业大学，采集对象为中国矿业大学师生。采集设备为课题团队自制的手部多模态生物特征图像同步采集设备，确保了数据中的时间一致性和模态相关性。该数据集支持多模态融合算法、深度学习识别任务等研究，特别针对多模态生物特征识别设计，填补了现有方法主要依赖于多个独立的设备来捕获不同的生物识别模式，通常仅限于单区域模式的缺陷，为多模态的生物特征识别提供了重要数据支撑。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个针对多模态生物特征识别研究的手部图像集合，采集了手指静脉、指关节纹、手背静脉、掌纹和指纹五种模态的数据，总计6.39GB的PNG和JPG格式图像。数据于2023-2024年在中国矿业大学使用自制同步采集设备获取，确保了时间一致性和模态相关性，旨在支持多模态融合算法与深度学习识别任务，填补了现有单区域模式识别方法的不足。